深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
8121	2025-10-06	Thorax-encompassing multi-modality PET/CT deep learning model for resected lung cancer prognostication: A retrospective, multicenter study 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17862 PMID:40317503	研究论文	开发一种融合PET/CT影像与临床病理信息的多模态深度学习模型，用于预测非小细胞肺癌术后无复发生存期	首个结合多模态影像（FDG PET/CT）与临床、手术、病理信息预测NSCLC预后的深度学习模型，能够超越传统分期系统进行风险分层	回顾性研究设计，样本量相对有限（总样本500例），需要前瞻性验证	开发优于传统分期的预后预测模型，识别可能从辅助治疗中获益的高风险患者	手术切除的非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	FDG PET/CT影像	深度学习模型	医学影像（PET/CT）、临床数据、病理数据、手术数据	500例患者（本地机构305例，外部验证195例）	NA	多模态深度学习模型	AUC, Kaplan-Meier曲线, log-rank检验	NA
8122	2025-10-06	A multi-model deep learning approach for the identification of coronary artery calcifications within 2D coronary angiography images 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03382-5 PMID:40341465	研究论文	开发了一种基于多模型深度学习的工作流程，用于在二维冠状动脉造影图像中识别冠状动脉钙化	首次提出用于辅助识别2DCA中冠状动脉钙化的临床决策支持系统，结合了ResNet-18分类主干和U-Net解码器的多阶段架构	样本量较小（14名患者的44次图像采集），分割性能仍有提升空间	开发辅助临床医生识别冠状动脉钙化的自动化工具	二维冠状动脉造影图像中的冠状动脉钙化区域	计算机视觉	心血管疾病	二维冠状动脉造影	CNN	医学图像	14名患者的44次图像采集	PyTorch	ResNet-18, U-Net	F1-score, IoM	NA
8123	2025-10-06	AttentionAML: An Attention-based Deep Learning Framework for Accurate Molecular Categorization of Acute Myeloid Leukemia 2025-May-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.20.655179 PMID:40475602	研究论文	提出一种基于注意力机制的深度学习框架，用于急性髓系白血病的精确分子分型	开发了首个基于注意力机制的深度学习框架，仅使用转录组数据进行AML亚型分类	NA	准确分类急性髓系白血病亚型以支持临床管理和个性化治疗	急性髓系白血病患者	机器学习	急性髓系白血病	转录组分析	注意力机制深度学习	转录组数据	1,661名AML患者	Python	注意力机制	准确率,精确率,召回率,F1分数,马修斯相关系数	NA
8124	2025-10-06	A Full-Spectrum Generative Lead Discovery (FSGLD) Pipeline via DRUG-GAN: A Multiscale Method for Drug-like/Target-specific Compound Library Generation 2025-May-12, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6516504/v1 PMID:40470212	研究论文	提出一种基于深度学习的全谱生成性先导化合物发现流程FSGLD，通过多尺度DRUG-GAN模型生成类药/靶向特异性化合物库	整合生成模型与分子对接、分子动力学模拟、MM-PBSA、热力学积分等多尺度计算方法，建立计算效率提升80-90%的热力学积分计算方案	NA	开发高效药物先导化合物发现方法	CB2受体靶向化合物	机器学习	NA	分子对接、分子动力学模拟、配体-残基相互作用谱、MM-PBSA、热力学积分	GAN	化学结构数据	NA	NA	DRUG-GAN	计算效率、准确性	NA
8125	2025-10-06	Automated detection and quantification of aortic calcification in coronary CT angiography using deep learning: A comparative study of manual and automated scoring methods 2025 May-Jun, Journal of cardiovascular computed tomography IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jcct.2025.02.003 PMID:39955204	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于冠状动脉CT血管造影图像中主动脉钙化的检测和量化	首次将深度学习应用于主动脉钙化的自动化评分，并与传统手动方法在心血管事件预测能力方面进行比较	研究样本量相对有限（670名参与者），且仅基于特定研究队列（CORE320和CORE64）	评估深度学习模型在自动化主动脉钙化检测和量化中的性能，并验证其与心血管事件的关联性	冠状动脉钙化扫描中的主动脉钙化，包括主动脉根部、升主动脉和降主动脉	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	深度学习	医学影像	670名来自CORE320和CORE64研究的参与者	NA	NA	一致性相关系数, ROC分析, Cox回归	NA
8126	2025-10-06	Machine Learning and Deep Learning Models for Automated Protocoling of Emergency Brain MRI Using Text from Clinical Referrals 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230620 PMID:39969276	研究论文	开发并评估基于临床转诊文本的机器学习和深度学习模型，用于急诊脑部MRI扫描的自动化协议制定	首次比较多种机器学习和预训练深度学习模型在急诊脑部MRI协议自动化制定任务中的性能，并证明GPT-3.5模型在此任务中的优越性	单机构回顾性研究，样本量相对有限（1953个转诊），需要多中心验证	通过自然语言处理技术实现急诊脑部MRI扫描协议的自动化制定	急诊脑部MRI临床转诊文本	自然语言处理	神经系统疾病	自然语言处理	朴素贝叶斯,支持向量机,XGBoost,BERT,GPT-3.5	文本	1953个急诊脑部MRI转诊	NA	BERT,GPT-3.5	准确率	NA
8127	2025-10-06	Deep Learning-based Aligned Strain from Cine Cardiac MRI for Detection of Fibrotic Myocardial Tissue in Patients with Duchenne Muscular Dystrophy 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240303 PMID:40008976	研究论文	开发基于深度学习的对齐应变分析方法，通过电影心脏MRI检测杜氏肌营养不良患者心肌纤维化	提出深度学习对齐应变技术，相比传统方法识别出5倍差异，能检测传统方法常遗漏的舒张期异常变形模式	回顾性单中心研究，样本量有限（139例患者），仅包含男性DMD患者	开发深度学习模型从电影心脏MRI推导对齐应变值，评估其预测心肌纤维化的性能	139例杜氏肌营养不良男性患者的心脏MRI数据	医学影像分析	杜氏肌营养不良	心脏MRI，深度学习应变分析	CNN	心脏MRI图像	139例DMD患者（57例用于有效性评估，82例用于可重复性评估）	NA	卷积神经网络	准确率，F1分数，敏感性，特异性	NA
8128	2025-10-06	Evaluating Performance of a Deep Learning Multilabel Segmentation Model to Quantify Acute and Chronic Brain Lesions at MRI after Stroke and Predict Prognosis 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240072 PMID:40136026	研究论文	开发并评估用于急性缺血性卒中后急慢性脑部病变多标签分割的深度学习模型，并预测患者预后	首次提出基于SegResNet的多标签深度学习网络，同时量化急性和慢性脑部病变，并探索不同治疗组中影像特征与预后的中介效应	回顾性研究设计，样本来源有限	开发脑部病变分割模型并预测急性缺血性卒中患者预后	急性缺血性卒中患者	医学影像分析	卒中	MRI（扩散加权成像和液体衰减反转恢复序列）	CNN, 支持向量机	医学影像	1008名患者（训练验证集702人，外部测试集306人）	NA	SegResNet	AUC	NA
8129	2025-10-06	Predicting categories of coronary artery calcium scores from chest X-ray images using deep learning 2025 May-Jun, Journal of cardiovascular computed tomography IF:5.5Q1 DOI:10.1016/j.jcct.2025.03.010 PMID:40199634	研究论文	本研究开发了一种基于胸部X光影像预测冠状动脉钙化评分类别的深度学习模型	首次利用常规胸部X光片通过深度学习预测冠状动脉钙化评分类别，为冠心病风险评估提供更便捷的替代方案	研究依赖于特定时间范围内获取的配对数据，模型性能在极端病例中可能需要进一步验证	开发并验证从胸部X光片预测冠状动脉钙化评分类别的深度学习模型	10,230名具有可用胸部X光片和冠状动脉钙化评分的患者	计算机视觉	心血管疾病	胸部X光成像	深度学习	图像	10,230名患者	NA	NA	AUC	NA
8130	2025-10-06	Respiratory rate detection of dairy cows based on infrared thermography in head movement scenarios 2025-May, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104154 PMID:40472703	研究论文	提出一种基于低分辨率红外热成像和曲线融合策略的奶牛呼吸率检测方法	结合YOLOv8n-Pose网络定位鼻孔关键点，采用随机森林建立像素温度与RGB颜色空间的映射关系，并设计双鼻孔温度曲线融合策略解决头部运动导致的异常波动问题	仅使用246个热成像视频数据集进行验证，样本规模有限	开发适用于奶牛头部运动场景的呼吸率自动检测方法	奶牛	计算机视觉	NA	红外热成像技术	YOLOv8n-Pose, 随机森林	热成像视频	246个奶牛面部热成像视频	NA	YOLOv8n-Pose	相关系数R, 均方根误差RMSE, 准确率	NA
8131	2025-10-06	MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting 2025-Apr-26, ArXiv PMID:40093364	研究论文	提出一种结合残差偏移机制的高效扩散概率模型用于MRI超分辨率重建	引入残差偏移机制显著减少采样步骤，在保持解剖细节的同时加速MRI重建	未明确说明模型在不同类型MRI数据上的泛化能力	开发高效的MRI超分辨率重建方法以减少采集时间和运动伪影	超高场脑T1 MP2RAGE图谱和T2加权前列腺图像	医学影像处理	脑部疾病,前列腺疾病	扩散概率模型,深度学习	扩散模型	MRI图像	NA	NA	Res-SRDiff	PSNR,SSIM,GMSD,LPIPS,Likert评分	NA
8132	2025-10-06	Deep learning and machine learning in CT-based COPD diagnosis: Systematic review and meta-analysis 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105812 PMID:39891985	系统评价与荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估基于CT图像的深度学习和机器学习模型在COPD诊断中的性能	首次对基于CT图像的AI模型在COPD诊断中的性能进行定量荟萃分析，并比较了不同AI模型类型的诊断效能	纳入研究数量有限（22篇），部分亚组分析结果无统计学显著性，可能存在发表偏倚	评估AI模型在COPD CT图像诊断中的性能，促进相关研究发展	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	CT影像分析	深度学习, 机器学习	CT图像	22,817名患者	NA	多示例学习（MIL）	敏感度, 特异度, 曲线下面积（AUC）, SROC曲线	NA
8133	2025-10-06	A multi-modal dental dataset for semi-supervised deep learning image segmentation 2025-Jan-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04306-9 PMID:39833232	研究论文	本文提出了一个用于半监督深度学习图像分割的多模态牙科数据集	首个结合牙科全景X射线图像和锥形束CT的多模态数据集，也是最大的牙齿分割数据集	未提及具体的模型性能评估结果	解决牙齿分割任务中公开数据集稀缺的问题	牙齿图像分割	计算机视觉	牙科疾病	全景X射线成像，锥形束CT	深度学习分割模型	2D图像，3D扫描	STS-2D-Tooth：4,000张图像和900个掩码；STS-3D-Tooth：148,400个未标注扫描和8,800个掩码	NA	NA	NA	NA
8134	2025-10-06	A novel dataset for nuclei and tissue segmentation in melanoma with baseline nuclei segmentation and tissue segmentation benchmarks 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf011 PMID:39970004	研究论文	本文介绍了首个黑色素瘤专用的细胞核和组织分割数据集PUMA，并建立了基线细胞核分割和组织分割基准	创建了首个专门针对晚期黑色素瘤的全景细胞核和组织分割数据集，提出了通过启发式后处理基于组织定位更新细胞核类别的方法	数据仅来自单一黑色素瘤转诊机构，可能限制模型的泛化能力	开发用于黑色素瘤预后和预测生物标志物分析的细胞核和组织分割模型	晚期黑色素瘤组织样本中的细胞核和组织结构	数字病理学	黑色素瘤	苏木精-伊红染色	深度学习模型	病理图像	155个原发性和155个转移性黑色素瘤区域	NA	Hover-NeXt	淋巴细胞检测性能，观察者间一致性	NA
8135	2025-10-06	Automatic pituitary adenoma segmentation and identification of cavernous sinus invasion via multitask learning 2025-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.106756 PMID:39689622	研究论文	开发用于垂体大腺瘤分割和海绵窦侵犯识别的多任务深度学习模型	提出结合分割和分类任务的多任务多轴注意力UNet框架(MTMAU-Net)，在分割和海绵窦侵犯识别任务中均优于单任务模型	研究样本主要来自单一机构训练，外部验证样本量相对较小	开发自动化的垂体腺瘤分割和海绵窦侵犯识别方法以指导手术策略	926例垂体大腺瘤患者(816例训练，110例验证)	数字病理	垂体腺瘤	MRI成像	多任务深度学习	医学影像	926例患者，816例训练，110例验证	NA	Multi-Task Multiaxis-Attention UNet (MTMAU-Net)	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 准确率, AUC	NA
8136	2025-06-17	[Evaluation of Low-contrast Detectability of Different Reconstruction Algorithms and Noise Reduction Intensities in the Upper Abdominal Pseudo-human Phantom] 2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1507 PMID:40518302	research paper	研究比较了不同重建算法和降噪强度在上腹部伪人体模中的低对比度检测性能	首次在腹部CT检查中比较了FBP、混合IR和基于深度学习的重建方法（DLR for body, DLR for body sharp）的低对比度检测性能	研究使用的是伪人体模而非真实患者数据，且仅评估了低频噪声抑制的局限性	评估重建算法和降噪强度对腹部CT低对比度检测性能的影响	上腹部伪人体模	医学影像	NA	CT扫描	DLR（基于深度学习的重建方法）	医学影像	四种辐射剂量条件和三种降噪强度下的伪人体模数据	NA	NA	NA	NA
8137	2025-10-06	Abdominal Body Composition Reference Ranges and Association With Chronic Conditions in an Age- and Sex-Stratified Representative Sample of a Geographically Defined American Population 2024-04-01, The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences DOI:10.1093/gerona/glae055 PMID:38373180	研究论文	本研究通过腹部CT扫描建立了美国特定地理区域人群的身体成分参考范围，并分析了其与慢性疾病的关联	首次在具有地理代表性的普通人群中建立了基于CT的身体成分参考范围，并系统分析了年龄、性别和慢性疾病对身体成分的影响	研究仅限于美国明尼苏达州南部和威斯康星州西部27个县的居民，可能不适用于其他人群	建立基于CT的身体成分参考范围并分析其与慢性疾病的关联	4,900名20-89岁接受腹部CT检查的居民	医学影像分析	慢性疾病	计算机断层扫描(CT)	深度学习	医学影像	4,649名具有地理代表性的居民	NA	NA	NA	NA
8138	2025-10-06	Application of ChatGPT in Routine Diagnostic Pathology: Promises, Pitfalls, and Potential Future Directions 2024-Jan-01, Advances in anatomic pathology IF:5.1Q1 DOI:10.1097/PAP.0000000000000406 PMID:37501529	文献综述	本文综述了ChatGPT在常规诊断病理学中的应用前景、潜在问题和未来发展方向	首次系统探讨大型语言模型在病理学诊断领域的应用潜力，并通过模拟实际病理诊断场景进行对话测试	目前关于ChatGPT在病理学领域的研究信息有限，需要更多研究验证其准确性、有效性和伦理问题	评估ChatGPT在常规诊断病理学中的应用价值和局限性	ChatGPT及其他聊天机器人技术在病理诊断中的应用	自然语言处理	NA	自然语言处理，深度学习	大型语言模型	文本数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
8139	2025-10-06	Detection of ninhydrin-glyphosate in groundwater via the colour chart-assisted digital camera method 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126253 PMID:40273772	研究论文	本研究开发了一种基于比色卡辅助数码相机方法检测地下水中草甘膦含量的新技术	首次将一次性多标准比色卡应用于三种仪器（可见分光光度计、单反相机和手机相机），实现草甘膦的实时监测，无需昂贵传感器和重复标准化	单反相机受离子干扰导致浓度高估，可见分光光度计受磷酸盐和硝酸盐影响	开发低成本、用户友好的即时检测技术，用于地下水中草甘膦的定量分析	地下水样品中的草甘膦污染物	环境监测	NA	比色法、茚三酮-草甘膦络合反应、液相色谱-串联质谱	NA	图像数据、吸光度数据	实时地下水样品，浓度范围50-500 ng/mL（75 mL体积）	NA	NA	相对标准偏差、回收率、准确度、精密度、ΔE色差	NA
8140	2025-10-06	Automatic deep learning segmentation of mandibular periodontal bone topography on cone-beam computed tomography images 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105813 PMID:40373868	研究论文	本研究开发了一种基于SegResNet的多阶段深度学习模型，用于自动分割牙周炎患者的锥形束CT图像	首次将多阶段SegResNet深度学习模型应用于牙周骨地形CBCT图像的自动分割，相比半自动方法将分割时间减少了47倍	模型在牙周区域颊侧的可靠性和一致性有待提高，需要增强模型的鲁棒性	评估深度学习模型在牙周炎患者CBCT图像自动分割中的性能	接受牙周康复治疗的III期和IV期牙周炎患者的CBCT扫描图像	计算机视觉	牙周病	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	深度学习	医学影像	70个CBCT扫描用于训练和验证，10个独立CBCT扫描用于测试	NA	SegResNet	Dice相似系数, IoU, Hausdorff距离95百分位数, 组内相关系数	NA